背景
说真的，统计是个坑，坑的你怀疑人生。
其实，数据分析跟统计学到底有多大关系呢？这要看阶段。当然不提统计专业出身的，一上来就是数据挖掘工作的。
- 入门级数据分析跟统计学真的一毛钱关系都没有，工作中求和、均值、对比、环比同比、细分、换维度（多维），这些已经覆盖99%的工作，连描述性统计都用不了几个；
- 初级数据分析我觉得就该具有统计意识，比如统计推断（参数估计和假设检验），时间序列预测，主成分分析，因子分析，聚类，回归等，具体怎么应用我部分清楚，部分不清楚；
- 中、高级数据分析就不说了，也不了解，市面上的大多数据分析师还是很水的。
是如何从入门到放弃的？
说实话，我看过几本书，也看过一些网文，也听过一半可汗学院公开课：统计学。不然可以看看我学过的大部分材料：
其中大部分都看过，很多做过笔记不过遗失了，能看到笔记的是比较近的时间看过的。
但这东西，没人教，遇到第一个不解，又套装另一个不解，很快你就坚持不下去了。就算你一时了解了，没有应用，过一段时间又跟白学一样（当然不是完全白学，起码重新捡起来理解速度上是不一样的）。所以大多时候，都是从入门到放弃。
掌握程度
我们不是在学校里，不会有一个学期的时间让我们慢慢理解，不会有老师教，不会有固定形式的习题，不会有应试。我们是要知道有哪些知识点，怎么理解这个理论，这个理论的用途是什么，使用条件是什么，然后直接能套用到实际业务中去。剩余的深入理解解读，咱放到中高阶去做好不好？
所以我们的掌握程度是：了解统计学知识体系，总结每个知识点的理解、用途、使用条件、实际适用场景。
如何学习
描述统计就不说了，看了无数遍了，放到后面总结。
注意：不是零基础，理解速度问题自己衡量。
- step1：梳理知识点
- step2：梳理市场应用程度（以招聘简历提及频率+社区平台提及频率+产品运营营销知识分享平台提及频率为主要参考）
- step3：按优先级逐个攻克
- step4：产出自我理解（无总结不学习）